MIT と Microsoft の Murakkab――AI ワークフロー自動最適化で計算量 35% 削減
MIT と Microsoft Azure が共同開発した Murakkab は、自然言語でタスクを指定すると AI モデル・ツール選択とリソース配分を自動最適化。計算量 35%、エネルギー 27% 削減を実現。USENIX OSDI で 7 月発表予定
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MITが挑む画像からロボ計画を作るAI
MITの新AIプランナーは視覚言語モデルで画像を理解し行動候補を生成、別モデルがそれをプログラム言語に翻訳して実行可能な計画に仕上げる技術で、報告では従来法の約2倍の効果が示されており、デモ公開が期待されています。
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音声指示で5分、家具が生まれる未来へ
MITの研究は、音声指示をAIがロボット用作業指示に変換して家具を約5分で現物化する実証を示し、企業の試作短縮や個人のオンデマンド製作を後押しする一方で、実運用には長期的な信頼性検証と規制・倫理整備が不可欠です。
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